Охранная аналитика и детектор оставленных предметов

Модуль аналитики

• Алгоритмический (CPU)
• Нейросетевой (GPU)

Алгоритмический (CPU)

Модуль нейросетевой аналитики использует графический процессор, поэтому предъявляет строгие требования к видеокарте и установленным драйверам. По умолчанию модуль нейросетевой аналитики не установлен. После запуска предоставляемого по требованию пакета установки (DEB-пакета), модуль становится доступен автоматически. Модуль алгоритмической видеоналитики использует центральный процессор, предъявляет меньше требований к ресурсам, но менее точен.

Для охранной аналитики и детектора оставленных предметов возможно использовать только один модуль аналитики.

Чувствительность

1 – 100%

50%

• В случае использования алгоритмического модуля — это интегральный (общий) параметр, который позволяет задать порог, до достижения которого отсекаются все случайные возмущения (объекты появились на очень короткий промежуток времени, случайные тени, блики света); позволяет варьировать минимальное количество изменений в соседних кадрах, необходимо для детекции движения; подбирается согласно специфики сцены.
• В случае использования нейросетевого модуля —  это величина, обратная confidence rate («уверенности» нейросети или минимальной вероятности того, что объект распознан точно). Чем выше чувствительность, тем ниже может быть планка confidence rate у выделенного объекта, чтобы он был допущен до следующего этапа трекинга. Чувствительность=100% минус порог (минимальная вероятность, которая будет пропущена модулем аналитики). При 100% чувствительности определяется максимальное количество ложных срабатываний. Например, если минимальная вероятность определения типа объекта – 25%, то чувствительность нужно задать равную 75%.

Время дребезга

Время в сек.

1 сек.

Период времени, в течение которого несколько последовательно происходящих однотипных событий будут интерпретироваться модулем аналитики как одно. Определяет минимальное время между публикуемыми событиями о сработке правил. Предотвращает дублирование тревог в силу колебаний видеоизображения.

Прореживание кадров

Количество кадров в сек.

0

Определяет количество кадров в секунду, которое подаётся на вход модулю аналитики. Если указан 0, используются все кадры из потока. Вне зависимости от этой настройки, в случае, если модулю аналитики не хватает вычислительных ресурсов, чтобы анализировать поступающий поток, прореживание кадров осуществляется автоматически: кадр не подаётся на вход модулю видеоанализа, но подается на декодирование изображения, чтобы не страдало качество «картинки». Таким образом, даже при высокой загрузке сохраняется возможность анализа в real time, но с поправкой на то, что часть кадров будет отброшена. 

Задача детекции оставленных предметов тесно связана с задачей треккинга, поэтому, включение детектора оставленных предметов автоматически включает охранную аналитику. Полноценно любые произвольные оставленные предметы можно детектировать только в алгоритмической видеоаналитике (с построением модели фона и пр.). Однако, нейросетевая аналитика умеет распознавать чемоданы и рюкзаки, а также отслеживать их на сцене в качестве оставленных предметов, но вероятность того, что она будет корректно распознавать бесформенные мешки, всё равно довольно низка.

Для алгоритмической аналитики есть возможность «базовой» и «расширенной» настройки оставленных предметов. При базовой настройке ряд параметров задаётся автоматически, в том числе при помощи эвристик и с учётом текущей опорной сцены. При расширенной настройке данные параметры жёстко фиксируются пользователем.

Порог срабатывания

Время в формате
ЧЧ:ММ;СС

00:00:00

Кэш

–

–

Накопленный кэш оставленных предметов в кадре. Для очистки кэша нажмите сбросить.

Дополнительные параметры

Только для модуля алгоритмической аналитики. Если дополнительные параметры не настроены, их значения выбираются автоматически в зависимости от основных параметров (чувствительность и т.д.).

Максимальное пиксельное расстояние

От 0 до 255

16

Верхняя граница квадрата расстояния Махаланобиса между пикселем и моделью фона, определяющая, насколько данный пиксель соответствует модели.

Глубина истории модели фона

500 — 5000

500

500 соответствует чувствительности 100%.

Детектировать тени

Да/Нет, логическое поле

Нет

Если установлено Да, алгоритм будет определять тени и помечать их, что немного снижает скорость работы алгоритма. Если данная функция не требуется, оставьте значение по-умолчанию (Нет).

Скорость построения модели фона

-1, 0, 1

-1

Значение в диапазоне [-1, 1]. 1 означает перестройку модели фона на каждый кадр, 0 означает, что модель фона не изменяется вовсе. При указании отрицательного значения выбор оптимальной скорости алгоритмом происходит автоматически.